AWS DeepRacer 做為整合式學習系統 - AWS DeepRacer

AWS DeepRacer 做為整合式學習系統

強化學習,特別是深度強化學習,已證明在解決廣範圍的自動決策問題中相當有效。它的應用範圍涉及金融交易、資料中心冷卻、機群邏輯和自動競賽等。

強化學習具有解決現實世界問題的潛力。但是,由於其廣泛的技術範圍和深度,強化學習具有陡峭的學習曲線。現實世界實驗需要建構實體代理程式 (例如,自動駕駛的賽車)。它還需要您保護實體環境 (例如,駕駛軌道或公路)。這使得環境可能相當昂貴、危險和耗時。這些需求遠超過僅只是為了了解強化學習的範圍。

為了協助減緩學習曲線,AWS DeepRacer 透過三種方式簡化了這段程序:

  • 提供精靈,引導訓練和評估強化學習模型。精靈包含預先定義的環境、狀態、動作及可自訂的獎勵函數。

  • 透過提供模擬器來模擬虛擬代理程式與虛擬環境之間的互動。

  • 透過提供 AWS DeepRacer 車輛做為實體代理程式。使用車輛,來在實體環境中評估訓練模型。這非常類似於現實世界的使用案例。

若您是經驗豐富的機器學習實踐者,您將會發現 AWS DeepRacer 是建置強化學習模型,以在虛擬和實體環境中進行自動競賽的良好機會。總結而言,使用 AWS DeepRacer 建立強化學習以進行自動競賽,包含下列步驟:

  1. 針對自動競賽訓練自訂強化學習模型。您可以使用與 SageMaker 和 AWS RoboMaker 整合的 AWS DeepRacer 主控台來執行此作業。

  2. 使用 AWS DeepRacer 模擬器評估模型及在虛擬環境中測試自動競賽。

  3. 將訓練後的模型部署到 AWS DeepRacer 模型車輛,來在實體環境中測試自動競賽。